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k-Nearest技术资料
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💻 源代码：164441
k-Nearest邻近算法，作为机器学习中的经典分类与回归技术，广泛应用于模式识别、数据挖掘及信号处理等领域。通过计算样本间的距离来预测未知数据点的类别或值，特别适合于解决复杂非线性问题。无论是图像识别还是异常检测，k-Nearest都能提供高效解决方案。本页面汇集了1149个精选资源，涵盖理论教程、实战案例与开源代码，助力电子工程师深入理解并灵活运用这一强大工具，加速项目开发进程。
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查看全部1149个资源 »Linux的雏形
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DNA分类
DNA分类，包含三中模式识别经典算法的实现：K紧邻，BP神经网络，概率神经网络。...
聆听混沌的声音 本世纪70年代初
聆听混沌的声音 本世纪70年代初，美国普林斯顿大学的生态学家R·May在研究昆虫群体繁殖规律时提出一个著名的模型： χ[n＋1]=k＊χ[n]＊(1－χ[n])...
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利用RTOS機制實現機械系統中的質量，阻尼等...也可利用鍵盤輸入m，k，c，來改變sin波的位移量...
💻 k-Nearest源代码
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